【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能健身设备，具体涉及一种智能健身数据分析装置及其方法。
技术介绍
1、在现代社会，人们日益重视自身的健康和体态，健身已成为大众生活中不可或缺的一部分。为了更好地追踪健身进度及成果，智能健身装置中集成了各种传感器和配件，如运动计步器、心率监测器等，来记录用户的运动量、心率等各项健身数据。然而，现有的健身数据分析系统，使用普通的健身数据分析方法，往往只是对数据进行简单统计和展示，在处理和理解以自然语言形式输入的数据方面，存在一定程度的困难，导致无法准确理解用户的训练需求，从而无法为用户提供简单明了的健身意见。
2、虽然以chatgpt为代表的预训练大语言模型已经问世，用户可以通过自然语言问答方式方便地获得运动建议，但是一方面大模型虽然数据量非常大，可以获得一定反馈信息，但是由于运动科学是非常个体化的科学，个人的身体情况、运动历史、锻炼目的差异化很大，而且由于网络传输反应速度的问题，目前无法满足个性化的科学运动指导。
3、因此，设计一种基于本地结合云服务器的大语言模型训练的智能健身数据分析装置成为了一项亟待解决的挑战。这个装置必须能够精准处理和理解自然语言输入，同时还能通过深度学习及模型训练完成对用户健身数据的精炼分析，并能够为用户提供个性化，实施性强的健身建议。
技术实现思路
1、鉴于现有技术的不足，本专利技术所要解决的技术问题是提供一种智能健身数据分析装置及其方法，它能够确地识别用户的健身目标和需求，有效地跟踪用户的健身进度，并在此基础上生成有
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：一种智能健身数据分析装置，包括数据收集模块、数据预处理模块、大语言模型训练模块、数据分析模块和结果呈现模块；
3、所述数据收集模块包括数据接口、数据缓存区、数据处理器、用户输入界面和校验信息；
4、所述数据预处理模块包括数据清洗器、格式转换器、数据归一化工具、特征提取器和语义解析器；
5、所述大语言模型训练模块包括样本库、训练引擎、模型库和验证信息；
6、所述数据分析模块包括数据加载器、分析引擎和建议生成器；
7、所述结果呈现模块包括数据可视化工具、自然语言生成器和用户界面。
8、一种智能健身数据分析方法，包括以下步骤：
9、s1、数据收集模块和数据预处理模块采用嵌入式边缘计算算法软件在本地执行；
10、s2、通过物联网数据通讯传输至云服务器，云服务器中的大语言模型训练模块、数据分析模块执行数据训练和数据分析；
11、s3、将分析结果通过物联网数据通讯传输至本地的健身数据分析装置，分析结果通过结果呈现模块展示给用户，为用户提供健身反馈和科学运动建议。
12、进一步，所述步骤s1中数据收集模块备用于收集用户的运动步数、心率和卡路里消耗，所述信息收集设备上具有语音收录系统。
13、进一步，所述步骤s1中数据预处理模块将对收集的数据进行清洗、格式化、语义解析和关键词提取。
14、进一步，所述步骤s2中大语言模型训练模块用于训练大语言模型，解析用户的健身需求，生成能够达成需求的健身建议。
15、进一步，所述步骤s2中的数据分析模块将使用训练好的大语言模型对新收集的用户健身数据进行分析，然后根据用户的健身数据和健身需求提供健身建议。
16、进一步，所述步骤s3中的结果呈现模块将数据分析结果和健身建议展示给用户，所述数据分析结果包括健身进度、热量消耗情况和健身时长。
17、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
18、1.本专利技术提高了数据分析的准确度和深度：一种智能健身数据分析装置及其方法，运用大语言模型进行深度学习和分析，相比于传统的数据处理方式，该装置能够更准确地解析和理解用户的需求和目标，以及进行人体数据分析，从而提供更有针对性和更有效的健身建议，极大地提高了健身的质量和效果。
19、2.实现了数据处理的自动化，通过智能数据收集和预处理模块，装置能够自动收集、清洗、整理用户的健身数据，降低了人工干预和手动操作的复杂度和出错率，提升了数据处理效率。
20、3.节省了人力和物力资源，传统的健身数据分析通常需要人工进行数据统计和解析，耗时耗力。然而，一种智能健身数据分析装置和方法能够自动完成数据收集、处理、分析和呈现，大大节省了人力和物力资源，提高了工作效率。
21、4.增强了健身数据分析的价值，不仅仅是简单的数据统计，装置通过深度学习和大语言模型，为每一个用户提供个性化、细化的健身建议，使得健身数据分析变得更有价值。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种智能健身数据分析装置，其特征在于：包括数据收集模块、数据预处理模块、大语言模型训练模块、数据分析模块和结果呈现模块；
2.一种包含权利要求1所述的智能健身数据分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种智能健身数据分析方法，其特征在于：所述步骤S1中数据收集模块备用于收集用户的运动步数、心率、血压、血氧饱和度和卡路里消耗，所述信息收集设备上具有语音收录系统。
4.根据权利要求2所述的一种智能健身数据分析方法，其特征在于：所述步骤S1中数据预处理模块将对收集的数据进行清洗、格式化、语义解析和关键词提取。
5.根据权利要求2所述的一种智能健身数据分析方法，其特征在于：所述步骤S2中大语言模型训练模块用于训练大语言模型，解析用户的健身需求，生成能够达成需求的健身建议。
6.根据权利要求2所述的一种智能健身数据分析方法，其特征在于：所述步骤S2中的数据分析模块将使用训练好的大语言模型对新收集的用户健身数据进行分析，然后根据用户的健身数据和健身需求提供健身建议。
7.根据权利要求2所述的一
...【技术特征摘要】
1.一种智能健身数据分析装置，其特征在于：包括数据收集模块、数据预处理模块、大语言模型训练模块、数据分析模块和结果呈现模块；
2.一种包含权利要求1所述的智能健身数据分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种智能健身数据分析方法，其特征在于：所述步骤s1中数据收集模块备用于收集用户的运动步数、心率、血压、血氧饱和度和卡路里消耗，所述信息收集设备上具有语音收录系统。
4.根据权利要求2所述的一种智能健身数据分析方法，其特征在于：所述步骤s1中数据预处理模块将对收集的数据进行清洗、格式化、语义解析和关键词提取。<...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶艳妮，石红雨，彭悦，尹东海，庄海洪，洪小峰，
申请(专利权)人：舒华体育股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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